![](/images/graphics-bg.png)
Semantic Annotation of Unstructured Documents Using Concepts Similarity
المؤلفون المشاركون
Pech, Fernando
Martinez, Alicia
Estrada, Hugo
Hernandez, Yasmin
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
There is a large amount of information in the form of unstructured documents which pose challenges in the information storage, search, and retrieval.
This situation has given rise to several information search approaches.
Some proposals take into account the contextual meaning of the terms specified in the query.
Semantic annotation technique can help to retrieve and extract information in unstructured documents.
We propose a semantic annotation strategy for unstructured documents as part of a semantic search engine.
In this proposal, ontologies are used to determine the context of the entities specified in the query.
Our strategy for extracting the context is focused on concepts similarity.
Each relevant term of the document is associated with an instance in the ontology.
The similarity between each of the explicit relationships is measured through the combination of two types of associations: the association between each pair of concepts and the calculation of the weight of the relationships.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pech, Fernando& Martinez, Alicia& Estrada, Hugo& Hernandez, Yasmin. 2017. Semantic Annotation of Unstructured Documents Using Concepts Similarity. Scientific Programming،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203472
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pech, Fernando…[et al.]. Semantic Annotation of Unstructured Documents Using Concepts Similarity. Scientific Programming No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203472
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pech, Fernando& Martinez, Alicia& Estrada, Hugo& Hernandez, Yasmin. Semantic Annotation of Unstructured Documents Using Concepts Similarity. Scientific Programming. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203472
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1203472
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)